第九章發(fā)酵過程的計(jì)算機(jī)在線控制.ppt

1、6 發(fā)酵過程參數(shù)檢測與計(jì)算機(jī)監(jiān)控 6.1 發(fā)酵過裎參數(shù)監(jiān)測的研究概況 工業(yè)發(fā)酵研究和開發(fā)的主要目標(biāo)之一是建立一種能達(dá)到高產(chǎn)低成本的可行的過程。 歷史上達(dá)到此目標(biāo)的重要工藝手段有菌種的改良，培養(yǎng)基的改進(jìn)和補(bǔ)料，生產(chǎn)條件的優(yōu)化等。近年來，在生物技術(shù)參數(shù)的測量、生物過程的儀器化、過程建模和控制方面有了巨大的進(jìn)步。生物過程的控制不僅要從生物學(xué)上還要從工程學(xué)的觀點(diǎn)考慮。 有關(guān)工業(yè)發(fā)酵過程監(jiān)控的現(xiàn)狀，請參閱Schugerl撰寫的測量、建模與控制。本章的主要內(nèi)容取材于ChattaWay等的發(fā)酵監(jiān)測與控制和Stephanopolous等的用于診斷與控制的發(fā)酵數(shù)據(jù)分析。,在發(fā)酵生產(chǎn)工廠中生物過程控制是過程改進(jìn)所

2、必需考慮的大事。 過程監(jiān)測與控制的兩個(gè)關(guān)鍵要素是： 測量由此獲得所需的現(xiàn)場過程狀態(tài)變化的信息。 模型動(dòng)態(tài)地相互關(guān)聯(lián)各種過程變量，即那些具有實(shí)用意義，能描述過程性能的變量。 為了能夠掌握過程的性能，它與能直接測量的變量及能操縱的變量之間的相互關(guān)系顯得非常重要。 建模需要對過程所需解決的任務(wù)進(jìn)行量化。,發(fā)酵過程最直接和有效的方法是通過直接測量發(fā)酵各種參數(shù)來調(diào)節(jié)生物過程，故在線測量是高效過程運(yùn)行的先決條件。常用發(fā)酵儀器的最方便的分類為： 就地使用的探頭； 其他在線儀器； 氣體分析； 離線分析培養(yǎng)液樣品的儀器。 在線測量所需的變量一般均需將采集到的電信號放大，這些信號可用于監(jiān)測發(fā)酵的狀態(tài)、直接用作發(fā)酵

3、閉環(huán)控制和計(jì)算間接參數(shù)。,6.1.1 設(shè)定參數(shù) 目前采用的發(fā)酵過程就地測量儀器是經(jīng)過考驗(yàn)，很牢靠的傳感器，如用熱電耦測量罐溫，壓力表指示罐壓，轉(zhuǎn)子流量計(jì)讀空氣流量和測速電機(jī)顯示攪拌轉(zhuǎn)速。選擇儀器時(shí)不僅要考慮其功能，還要確保該儀器不會(huì)增加染菌的機(jī)會(huì)。 常規(guī)在線測量和控制發(fā)酵過程的設(shè)定參數(shù)有罐溫、罐壓、通氣量、攪拌轉(zhuǎn)速、液位等。,6.1.2 狀態(tài)參數(shù) 狀態(tài)參數(shù)是指能反映過程中菌的生理代謝狀況的參數(shù)，如pH、DO、溶解CO2、尾氣O2、尾氣CO2、黏度、菌濃等。 現(xiàn)有的監(jiān)測狀態(tài)參數(shù)的傳感器除了必需耐高溫蒸汽反復(fù)滅菌，還需避免探頭表面被微生物堵塞，使測量失敗的危險(xiǎn)。 最有價(jià)值的狀態(tài)參數(shù)或許是尾氣分析和

4、空氣流量的在線測量。用紅外和熱磁氧分析儀可分別測定尾氣CO2和O2含量，也可以用一種快速、不連續(xù)的、能同時(shí)測多種組分的質(zhì)譜儀測定。 盡管得到的數(shù)據(jù)是不連續(xù)的，但這種儀器的速度相當(dāng)快，可用于過程控制。,6.1.3 間接參數(shù) 間接參數(shù)是指那些通過基本或第一線參數(shù)計(jì)算求得的參數(shù)，如攝氧率（OUR）、CO2釋放速率（CER）、比生產(chǎn)速率（）、體積氧傳質(zhì)速率（KLa）、呼吸商（RQ）等。 反映微生物的代謝狀況，尤其能提供從生長向生產(chǎn)過渡或主要基質(zhì)間的代謝過渡指標(biāo)。用此法也能在線求得KLa，它能提供培養(yǎng)物的黏度狀況。故間接測量是許多測量技術(shù)，推論控制和其他先進(jìn)控制生物反應(yīng)器方法的基礎(chǔ)。 尾氣分析能在線測量

5、即時(shí)反映生產(chǎn)菌的生長狀況。 綜合各種狀態(tài)變量可以提供反映過程狀態(tài)、反應(yīng)速率或設(shè)備性能的信息。,6.1.4 發(fā)酵樣品的離線分析 發(fā)酵液中的基質(zhì)（糖、脂質(zhì)、鹽、氨基酸），前體和代謝產(chǎn)物（抗生素、酶、有機(jī)酸和氨基酸）以及菌量的監(jiān)測目前還是依賴人工取樣和離線分析。 離線分析的特點(diǎn)是所得的過程信息是不連貫的和遲緩的。 由于傳統(tǒng)峰高、峰面積的定量法在解決此問題時(shí)有一定局限性，故杭海峰等采用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)法來解決， 用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建立了直接通過紅外吸收光譜的變化確定pH和總碳濃度濃度的方法，對實(shí)際過程進(jìn)行測定，取得了滿意的結(jié)果。,6.2 生物過程控制的特征 發(fā)酵過程有兩種易受控制的特性： 首先，生物反應(yīng)器

6、在很大程度上能自我調(diào)節(jié)，這是微生物靠長期進(jìn)化壓力培養(yǎng)出來的適應(yīng)環(huán)境的能力。 發(fā)酵過程的第二種易受控特征是其相當(dāng)長的時(shí)間常數(shù)。 由于時(shí)間常數(shù)相當(dāng)長，故可通過人工取樣，離線分析，采用控制補(bǔ)料速率辦到。 為了較好地控制過程的進(jìn)展，常采用開環(huán)或前饋控制策略。這主要應(yīng)用于分批補(bǔ)料發(fā)酵的補(bǔ)料方案。此策略使次級代謝產(chǎn)物，特別是抗生素發(fā)酵得以優(yōu)化。 現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)可以控制各種參數(shù)在設(shè)定值的范圍內(nèi)。,為了達(dá)到高產(chǎn)目的，可以提高重組體技術(shù)，代謝工程和在選擇壓力下篩選，以減少或甚至消除有害的副產(chǎn)物。 現(xiàn)已可能建立一種補(bǔ)料分批培養(yǎng)的策略，讓菌在不受限制或無抑制作用下生長，即max。這需要用適當(dāng)?shù)姆椒▉矸答伩刂蒲a(bǔ)料。,

7、6.2.1 對生物過程控制規(guī)范化的要求 隨著生物過程變得更為成熟和GMP要求更為嚴(yán)格，由于GMP和市場壓力，對產(chǎn)品的質(zhì)量和穩(wěn)定以及減少三廢方面也受到更多的重視。 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，如產(chǎn)物質(zhì)量控制圖可用于檢驗(yàn)出整個(gè)步驟中的薄弱環(huán)節(jié)。,過程的儀器化是勢在必行，這涉及對過程基本現(xiàn)象的理解。且那些基于線性理論的控制設(shè)計(jì)，難以用在具有非線性特性的生物過程。 因此，過程的顯著改善的先決條件是對有關(guān)過程的生物基礎(chǔ)理論的了解。如能做到這點(diǎn)，則能有效地構(gòu)建適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，并通過控制技術(shù)的應(yīng)用使生產(chǎn)得益。,6.2.2 在線發(fā)酵儀器的研究進(jìn)展 曾開發(fā)了一些新的就地檢測的傳感器。一些在線生物傳感器和基于酶的傳感

8、器所具備的高度專一性和敏感性能滿足在線測量的要求。只是還存在滅菌，穩(wěn)定性和可靠性問題。 此外，還研究了一些菌量的測量方法，這些方法是基于聲音，壓電薄膜，生物電化學(xué)，激光散射，電導(dǎo)納波譜，熒光，熱量計(jì)和黏度。,6.2.3 計(jì)算機(jī)在發(fā)酵監(jiān)控方面的應(yīng)用 計(jì)算機(jī)在發(fā)酵中的應(yīng)用有三項(xiàng)主要任務(wù)：過程數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存，過程數(shù)據(jù)的分析和生物過程的控制。 控制器有3個(gè)任務(wù)：按事態(tài)發(fā)展或超出控制回路設(shè)定點(diǎn)的控制；常規(guī)的反應(yīng)器環(huán)境變量的閉環(huán)控制。 一些巧妙的計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)主要用于中試規(guī)模的儀器裝備良好的發(fā)酵罐。對生產(chǎn)規(guī)模的生物反應(yīng)器，計(jì)算機(jī)主要應(yīng)用于監(jiān)測和順序控制。 最先進(jìn)形式的優(yōu)化控制可使生產(chǎn)效率達(dá)到最大。近年來，曾將

9、知識(shí)庫系統(tǒng)用于改進(jìn)（提供給操作人員的）信息質(zhì)量和提高過程自動(dòng)監(jiān)督水平。,6.3 用于控制的生物過程建模 從控制過程的觀點(diǎn)出發(fā)，密切跟蹤和運(yùn)行生物反應(yīng)器的先決條件是了解發(fā)酵過程的性質(zhì)。 要想將發(fā)酵的環(huán)境控制從純物理的方式轉(zhuǎn)變?yōu)樯锟刂?，需要對錯(cuò)綜復(fù)雜的生產(chǎn)過程有一定的了解，建立一些能準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)所有重要的過程輸入和過程輸出的模型。 充分描述性數(shù)學(xué)模型的建立將有助于揭示發(fā)酵狀態(tài)變量的性質(zhì)，從而改進(jìn)過程的控制。 一般，用于控制目的的過程模型有4種不同的形式。, 生理模型是一種用因果關(guān)系來表達(dá)生長過程的生理變化的非數(shù)學(xué)術(shù)語。 這些模型被用于初始控制策略的構(gòu)成，在知識(shí)庫系統(tǒng)（專家系統(tǒng)）的建立上起更為重要的作

10、用。 結(jié)構(gòu)模型是指用部分微分和代數(shù)方程來描述生產(chǎn)過程的動(dòng)態(tài)性質(zhì)。 其基本概念為生物量是結(jié)構(gòu)性的，由細(xì)胞生長、活性、代謝等的胞內(nèi)特性代表。 非結(jié)構(gòu)模型是指發(fā)酵的性質(zhì)可用一單個(gè)同質(zhì)的生長著的生物代表。盡管有限制，這類模型最常用于建立發(fā)酵控制策略。, 黑箱或輸入輸出模型可用于發(fā)酵控制，其主要模型變量（輸出變量）是有關(guān)過程輸入（控制或操縱）變量的函數(shù)。這種模型的參數(shù)無需任何生物方面的信息。 從定量角度理解生化代謝網(wǎng)絡(luò)，使產(chǎn)物的代謝物流最大化，代謝調(diào)控理論不再停留在經(jīng)驗(yàn)型的藝術(shù)、工藝水平上，真正走上理性、科學(xué)的軌道。,人們已認(rèn)識(shí)到，新生物系統(tǒng)的改造只有用新的數(shù)學(xué)，非線性系統(tǒng)分析和建模才有可能做到。數(shù)學(xué)與

11、計(jì)算方法的結(jié)合已變成生物學(xué)的新前沿。此新前沿的任務(wù)要求綜合功能實(shí)體的思路；系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)和模型的思路。 這是基于一些理論和嚴(yán)密分析的數(shù)值計(jì)算法。它具有這樣的優(yōu)點(diǎn)，不具各高深數(shù)學(xué)背景的科學(xué)家也能理解。此數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)稱為正則建模。 現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)模型和分塊參數(shù)模型難以應(yīng)用，原因在于結(jié)構(gòu)模型涉及的參數(shù)過多，而分塊參數(shù)模型不能準(zhǔn)確預(yù)測過程的動(dòng)態(tài)性質(zhì)。,6.3.1 傳統(tǒng)過程模型 最常用的基于模型的發(fā)酵過程控制策略的設(shè)計(jì)對象是均勻單細(xì)胞形式，它常假定只有一種限制性基質(zhì)。 如青霉素發(fā)酵的補(bǔ)料分批發(fā)酵的模型。此模型能較好地反映生長與基質(zhì)濃度的關(guān)聯(lián)。,6.3.2 線性黑箱模型 另一種辦法可在某種程度上克服結(jié)構(gòu)解析問題，即采

12、用“普通”結(jié)構(gòu)類型的模型，并讓此模型“學(xué)習(xí)”過程結(jié)構(gòu)的特性。最直截了當(dāng)?shù)孛枋鲆贿^程的方法是采取線性表達(dá)式。,需要開發(fā)這樣一種技術(shù)，它具有模型結(jié)構(gòu)的要點(diǎn)（易于快速開發(fā)，且便宜），但卻能學(xué)習(xí)和表達(dá)過程非線性和復(fù)雜特性。,6.3.3 非線性“黑箱”模型 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是一種用于生物技術(shù)控制的成熟的數(shù)據(jù)庫建模方法。這類模型幾乎不需知道過程的結(jié)構(gòu)知識(shí)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程模型不像其他常用的黑箱方法，能更精確地描述復(fù)雜過程動(dòng)力學(xué)的性質(zhì)。 一旦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)被確定，必需獲得網(wǎng)絡(luò)的權(quán)量和系統(tǒng)誤差。因所要解決的問題主要是非線性擬合的誤差最小化，解決此問題有幾種方法：例如，準(zhǔn)牛頓方法，非線性最小二乘法等。,6.5 發(fā)酵過程的控制策略 在工業(yè)條件下的實(shí)際生物過程呈現(xiàn)非線性和時(shí)變性質(zhì)，并常常受到不明原因的干擾。所建立的控制策略必需能有效應(yīng)付這些過程干擾。,6.5.1 發(fā)酵過程的PID控制 有兩種主要的補(bǔ)料控制策略：開環(huán)控制與閉環(huán)（反饋）控制。,6.5.4 發(fā)酵過程的非線性控制 上述自適應(yīng)控制方法主要利用線性時(shí)間系列發(fā)酵模型。掌握過程的非線性行為的知識(shí)可以建立非線性控制器。由于發(fā)酵過程的基本性質(zhì)是非線性的，在控制器設(shè)計(jì)時(shí)考慮過程的非線性特性可以改善控制器的性能。 Bastin為SISO生物反應(yīng)器建立了輸入輸出線性化控制法則，并擴(kuò)展該法使控制適應(yīng)作用能應(yīng)付過